Durante anos, o Business Intelligence evoluiu principalmente para tornar a análise de dados mais rápida, visual e acessível.
Dashboards passaram a reunir indicadores que antes estavam espalhados em planilhas, sistemas e relatórios. Com isso, gestores e equipes ganharam uma forma mais simples de acompanhar o negócio e tomar decisões.
Agora, uma nova etapa começa a ganhar espaço.
Em vez de depender apenas de gráficos, filtros e relatórios previamente construídos, profissionais podem começar a fazer perguntas diretamente aos dados usando linguagem natural.
Perguntas como:
“Qual produto perdeu mais margem neste trimestre?”
ou:
“Quais clientes reduziram o volume de compras nos últimos 90 dias?”
podem ser interpretadas por agentes capazes de consultar diferentes fontes empresariais e devolver uma resposta contextualizada.
É nesse cenário que Power BI, Microsoft Fabric e agentes de dados começam a se aproximar cada vez mais.
Mas essa mudança não elimina dashboards, SQL, DAX ou modelagem.
Na prática, acontece justamente o contrário.
Quanto mais a inteligência artificial participa da análise, mais importante se torna ter dados organizados, bem modelados, governados e confiáveis.
O que é um agente de dados?
Um agente de dados utiliza inteligência artificial para interpretar perguntas feitas em linguagem natural e buscar respostas em fontes corporativas.
No Microsoft Fabric, o Fabric Data Agent pode trabalhar com fontes como lakehouses, warehouses, modelos semânticos do Power BI, bancos KQL, bancos espelhados e outros componentes do ecossistema Fabric.
A partir da pergunta feita pelo usuário, o agente identifica a fonte adequada e pode gerar consultas em linguagens como SQL, DAX ou KQL para chegar à resposta.
Isso reduz uma barreira importante.
O profissional que precisa de determinada informação não necessariamente precisa saber escrever a consulta utilizada por trás da análise.
Imagine um gestor comercial que queira entender:
“Qual região cresceu em faturamento, mas perdeu margem nos últimos três meses?”
Em uma abordagem tradicional, essa pergunta pode exigir a abertura de um relatório, aplicação de filtros específicos ou até a participação de alguém da equipe de dados.
Com um agente, parte dessa exploração pode acontecer por meio de uma conversa.
Isso não significa, porém, que o agente “entenda o negócio” automaticamente.
Ele continua dependendo da estrutura que existe por trás da pergunta.
Os agentes de dados substituem os dashboards?
Não.
Um dashboard continua sendo extremamente eficiente quando existe uma necessidade recorrente de acompanhamento.
Receita, margem, estoque, produtividade, SLA e outros indicadores precisam ser apresentados de forma consistente e rápida.
Não faria sentido perguntar todos os dias para uma IA:
“Qual foi o faturamento deste mês?”
se essa informação pode estar disponível imediatamente em um painel bem construído.
O agente ganha valor principalmente quando surge uma pergunta que não estava prevista na construção daquele dashboard.
Por exemplo:
“Quais clientes que aumentaram as compras também apresentaram mais chamados de suporte?”
Essa combinação pode não existir em nenhuma visualização pronta.
Nesse caso, uma interface conversacional pode ajudar o usuário a explorar os dados de maneira mais flexível.
Por isso, a tendência não é necessariamente substituir dashboards por conversas.
É permitir que dashboards, análises tradicionais e agentes convivam dentro da mesma experiência de dados.
O modelo semântico se torna ainda mais importante
Esse talvez seja o ponto mais importante dessa transformação.
Imagine uma base com uma coluna chamada:
vl_rec_liq
Uma pessoa familiarizada com o banco talvez saiba que aquilo representa receita líquida.
Para um agente, entretanto, nomes, descrições, relacionamentos, métricas e regras de negócio bem definidos fazem uma diferença enorme.
É aí que entram os modelos semânticos.
Eles aproximam a estrutura técnica dos dados da linguagem utilizada pelo negócio.
Conceitos como receita, cliente ativo, margem, região, meta ou ano fiscal deixam de ser apenas colunas e cálculos espalhados pelo ambiente e passam a possuir uma definição mais consistente.
A própria Microsoft recomenda utilizar nomes descritivos em tabelas e colunas e preparar modelos semânticos para IA, justamente porque metadados e definições mais claras ajudam os agentes a produzir consultas mais precisas.
Isso muda uma percepção importante.
A chegada da IA não reduz a importância da modelagem de dados.
Ela torna uma boa modelagem ainda mais valiosa.
O analista de BI vai deixar de escrever DAX?
Também não.
A geração automática de consultas pode reduzir determinadas tarefas, principalmente em análises exploratórias.
Mas alguém continua precisando compreender o contexto.
Uma consulta pode estar tecnicamente correta e ainda responder à pergunta errada.
Por exemplo, imagine que uma empresa possua duas formas diferentes de calcular receita: uma utilizada pelo Comercial e outra pelo Financeiro.
O agente pode executar corretamente uma consulta em DAX.
O problema é que ele pode utilizar uma definição diferente daquela que o usuário imaginava.
Por isso, continuam sendo necessárias competências como entendimento do negócio, modelagem, construção de métricas, validação de resultados e interpretação dos dados.
Em setembro de 2026, a Microsoft colocou em preview uma geração avançada de DAX para Fabric Data Agents. O recurso permite que o agente planeje a consulta, analise valores e resultados intermediários, refine a abordagem e só então execute a consulta final.
É uma evolução relevante.
Mas ela reforça uma ideia importante:
automatizar a consulta não significa automatizar o entendimento do negócio.
Dados ruins continuam produzindo decisões ruins
A inteligência artificial pode reduzir o tempo necessário para encontrar uma informação.
Ela não consegue transformar automaticamente uma base desorganizada em uma fonte confiável para decisões.
Se os dados estão duplicados, desatualizados ou possuem definições inconsistentes, o agente também será afetado por esses problemas.
Imagine novamente a pergunta:
“Qual foi nossa receita no último trimestre?”
Parece simples.
Mas o que significa receita dentro daquela empresa?
Valor faturado?
Valor recebido?
Receita líquida?
Pedidos confirmados?
Se diferentes áreas utilizarem conceitos diferentes, uma resposta pode estar matematicamente correta e ainda assim ser inadequada para a decisão que será tomada.
É por isso que governança de dados e inteligência artificial caminham juntas.
Quanto mais fácil fica consultar uma informação, maior precisa ser a confiança na base que está sendo consultada.
Segurança não desaparece porque a interface virou uma conversa
Existe ainda outro aspecto essencial.
Um usuário não deveria conseguir acessar por meio da IA uma informação que não teria permissão para visualizar diretamente.
O Fabric Data Agent utiliza a identidade e as permissões do usuário para acessar as fontes disponíveis.
No caso de modelos semânticos do Power BI, por exemplo, o acesso é controlado pela permissão de leitura do modelo, e regras como Row-Level Security e Column-Level Security continuam sendo aplicadas.
Isso é importante porque a experiência pode parecer muito simples:
o usuário escreve uma pergunta e recebe uma resposta.
Por trás dessa conversa, porém, continuam existindo identidade, permissões, governança, políticas de segurança, modelos e fontes de dados.
A interface ficou mais natural.
A responsabilidade não ficou menor.
O que muda para profissionais de BI?
O profissional de Business Intelligence não perde importância porque uma IA consegue criar uma consulta.
Seu papel tende a se deslocar cada vez mais da construção de relatórios isolados para a criação de ambientes analíticos confiáveis.
Isso significa compreender como os dados chegam, como são transformados, como as métricas são definidas e como diferentes áreas interpretam essas informações.
Também significa preparar modelos que possam ser utilizados por pessoas, dashboards e agentes.
Nesse cenário, conhecimentos em Power BI, SQL, DAX, Microsoft Fabric, modelagem, governança e inteligência artificial aplicada aos dados começam a se complementar.
A interface pela qual o usuário acessa a informação pode mudar.
Os fundamentos continuam necessários.
O que as empresas deveriam fazer antes de implementar agentes de dados?
A vontade de adicionar IA ao ambiente de BI pode ser grande.
Mas nem sempre o primeiro passo deveria ser criar um agente.
Antes disso, vale avaliar se a estrutura atual consegue sustentar esse tipo de experiência.
Os indicadores possuem definições claras?
As áreas utilizam as mesmas métricas?
Os modelos semânticos estão organizados?
Existe uma fonte oficial para cada informação importante?
Os dados possuem responsáveis?
As permissões estão corretamente configuradas?
Os profissionais confiam nos dashboards existentes?
Se várias dessas respostas forem negativas, colocar uma camada de inteligência artificial por cima provavelmente não resolverá o problema.
Pode apenas tornar mais rápido o acesso a uma informação inconsistente.
Por isso, em algumas organizações, o melhor projeto de IA pode começar com algo muito menos chamativo:
organizar os dados.
O BI está deixando de depender apenas do dashboard
O movimento mais interessante dessa evolução não é a IA criar outro gráfico automaticamente.
É a mudança na maneira como uma pessoa consegue chegar até a informação que precisa.
Durante anos, boa parte do BI funcionou a partir de perguntas previstas antecipadamente.
O relatório era construído porque alguém imaginava que determinada análise seria necessária.
Com agentes, abre-se espaço para perguntas mais espontâneas e exploratórias.
O dashboard continua mostrando o que precisa ser acompanhado.
O agente pode ajudar a investigar o que surgiu depois.
Essa combinação pode aproximar ainda mais pessoas, perguntas e dados.
Mas existe uma condição.
A empresa precisa confiar na informação que está por trás da experiência.
Porque uma inteligência artificial capaz de consultar dados em segundos continua dependendo de algo que nenhuma interface substitui:
dados bem estruturados, contextualizados e governados.
O que essa mudança significa para as empresas?
Para organizações que já utilizam Power BI, Microsoft Fabric ou outras soluções de dados, a chegada de agentes cria uma oportunidade interessante.
A empresa pode reduzir a distância entre uma dúvida de negócio e a exploração inicial da informação.
Ao mesmo tempo, porém, aumenta a necessidade de preparar equipes para trabalhar com uma arquitetura de dados cada vez mais integrada à inteligência artificial.
Isso envolve tecnologia, mas também envolve pessoas.
Profissionais precisam compreender não apenas como utilizar uma ferramenta, mas também como validar uma resposta, interpretar um indicador e identificar quando uma informação não faz sentido.
A evolução do BI não será apenas mais automatizada.
Ela precisará ser mais confiável.
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